Eine Beratungsgesellschaft schreibt mit KI einen Report über KI und muss ihn nach Halluzinationen zurückziehen. Genau das ist KPMG passiert. Der Fall ist kein Ausrutscher, sondern ein Muster mit Ansage für jedes Unternehmen, das KI in Gutachten und Studien einsetzt.
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Der zurückgezogene KI-Report von KPMG trug den Titel „Redefining excellence in the age of agentic AI“ und stammte aus dem Oktober 2025. Die Forschungsgruppe GPTZero deckte zahlreiche falsche Behauptungen über die tatsächliche KI-Nutzung großer Organisationen auf.
Das Wichtigste in Kürze
- KPMG zog seinen Agentic-AI-Report nach Hinweisen auf halluzinierte Fakten zurück.
- UBS, der britische NHS, die Schweizerischen Bundesbahnen und Transport for London nannten Aussagen über sich „unwahr oder irreführend“.
- Schon einen Monat zuvor hatte EY einen Report mit erfundenen Fußnoten kassiert.
Warum halluziniert ausgerechnet ein Beratungsreport?
Die Ursache ist kein Modellfehler, sondern ein Prozessfehler: KI erzeugte Aussagen über Dritte, die niemand gegen echte Quellen prüfte. Ohne deterministischen Faktencheck wandern erfundene Zahlen und Zitate direkt in die Veröffentlichung.
Selbstzeugnis. Ein KI-Modell formuliert plausibel, nicht zwingend wahr. Sobald ein Text über die KI-Implementierung fremder Firmen entsteht, braucht jede Behauptung eine belegbare Primärquelle. Genau diese Stufe fehlte, weshalb die betroffenen Konzerne der Darstellung öffentlich widersprachen.
Kein Einzelfall. Der EY-Report mit erfundenen Fußnoten zeigt, dass das Problem systemisch ist. Beratungshäuser stehen unter Tempo- und Volumendruck, und KI senkt die Hürde, ungeprüfte Inhalte in großem Stil zu produzieren. Eine Studie belegt zudem, dass KI-Dauernutzung die eigene Wachsamkeit dämpft.
Was bedeutet das für Ihre Berichte?
Behandeln Sie KI-Output wie eine Zuarbeitung, die jeder Fakt einen Beleg braucht. Unter EU AI Act und Berufspflichten bleibt die Haftung für falsche Aussagen beim Herausgeber, nicht beim Modell.
Prüfpflicht. Verankern Sie einen festen Faktencheck im Workflow: jede Zahl gegen die Originalquelle, jedes Zitat gegen das Original, jede Fußnote auf Existenz. Der LLM-Ratgeber ordnet ein, wofür sich Modelle eignen und wofür nicht.
Transparenz. Kennzeichnen Sie KI-Beteiligung und halten Sie eine menschliche Freigabe fest. Das schützt vor Reputationsschäden, wie sie KPMG gerade erlebt, und erfüllt die Dokumentationspflichten gegenüber Kunden und Aufsicht.
KI darf zuarbeiten, verantworten muss am Ende ein Mensch mit Namen. Wer ungeprüfte KI-Texte als eigene Studie verkauft, riskiert genau den Vertrauensverlust, von dem die ganze Branche lebt.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Führen Sie vor jeder Veröffentlichung eine dokumentierte Endkontrolle ein, in der eine benannte Person jede Tatsachenbehauptung freigibt. Der Aufwand ist kleiner als ein zurückgezogener Report.Mehr Newshunger?
